有限混合密度模型及遥感影像EM聚类算法

遥感信息是地球表层信息的综合反映 .由于地球表层系统的复杂性和开放性 ,地表信息是多维的、无限的 ,遥感信息传递过程中的局限性以及遥感信息之间的复杂相关性 ,决定了遥感信息其结果的不确定性和多解性 .遥感信息具有一定的统计特性 ,同时又具有高度的随机性和复杂性 ,在特征空间中往往表现为混合密度分布 .针对遥感信息这种统计分布的复杂性 ,提出了有限混合密度的期望最大 (EM)分解模型 ,该模型假设总体分布可分解为有限个参数化的密度分布 ,通过 EM迭代计算可估计出各密度分布的最大似然参数集 ;将有限混合 EM聚类算法应用于遥感影像的聚类分析中 ,并与传统统计聚类方法进行了比较 ,比较结果表明 ,其对复杂地物的区分具有优势 ,另外在融合专家知识、初始化等方面具有扩展能力 .